使用OpenCV实现指纹的特征码提取工作，要求可自动遍历文件内全部图片，并将每个特征码输出到同一个txt文件中，令其可以作为ResNet50模型的训练集

好的，这个任务可以分成以下几个步骤：

1. 遍历文件夹内的所有指纹图片，可以使用Python自带的`os`模块实现。具体方法为，使用`os.listdir()`函数获取指定文件夹内的所有文件名，然后再判断每个文件是否为指纹图片（可以根据文件名后缀来判断），如果是指纹图片则将其文件路径保存到一个列表中。

2. 使用OpenCV读取每张指纹图片，并提取特征码。指纹特征码可以使用Fingerprint Minutiae算法来提取，具体实现方法可以参考OpenCV官方文档或者其他开源代码。提取出来的特征码可以保存到一个列表中。

3. 将所有特征码保存到一个txt文件中。可以使用Python的`with open()`语句打开一个txt文件，然后循环遍历特征码列表，将每个特征码写入文件中。

4. 最后，将txt文件中的特征码作为训练集，用ResNet50模型进行训练。

下面是一个简单的示例代码，仅供参考：

import os
import cv2

# 定义指纹图片文件夹路径
folder_path = '指纹图片文件夹路径'

# 定义特征码输出文件路径
output_file_path = '特征码输出文件路径'

# 定义特征码列表
features = []

# 遍历文件夹内的所有指纹图片
for filename in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    # 判断文件是否为指纹图片
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 使用OpenCV读取图片
        img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        # 提取特征码
        feature = extract_fingerprint_feature(img)
        # 将特征码保存到列表中
        features.append(feature)

# 将所有特征码保存到txt文件中
with open(output_file_path, 'w') as f:
    for feature in features:
        f.write(feature + '\n')

# 使用ResNet50模型进行训练
train_resnet50_with_features(output_file_path)

需要注意的是，上面的示例代码中的`extract_fingerprint_feature()`和`train_resnet50_with_features()`函数需要根据具体情况自行定义实现。